1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
中国是农业生产大国，农业是支撑国民经济建设与发展的基础产业，是国民经济的根本。党的十九大报告提出，要实施乡村振兴战略，强调农业农村农民问题是关系国计民生的根本性问题，必须始终把解决好“三农”问题作为全党工作重中之重(十九大报告论“三农”，2017)。当前，我国农业正从传统农业向现代农业转变(朱斌，2019)。传统农业粗放式和低效率的生产模式正逐渐被高度集约化的精细农业生产方式所替代，从而推进农业生产信息化和农业现代化的发展(朱斌，2019；张国磊等，2015；陈辉，2013)。
设施农业作为农业现代化的重要组成部分，设施农业数字化、精准化、智能化水平，已经成为衡量一个国家或地区农业现代化发展水平的重要标志之一。2019 年中央一号文件指出，深入推进“互联网+农业”，扩大农业物联网示范应用。2020 年中央一号文件提出加强现代农业设施建设，加快物联网、大数据、区块链、人工智能、第五代移动通信网络、智慧气象等现代信息技术在农业领域的应用。但我国温室环境模拟与调控技术水平低下，不仅影响我国设施作物产量和品质以及作物生产的资源利用率，而且影响农业生产的经济效益和生态效益，成为制约我国设施作物生产行业发展和国际竞争力的瓶颈之一。从技术层面来看，国内目前推出的温室控制系统与国外先进的温室控制系统相比，特别是在作物环境模拟与调控方面，还存在较大差距，还有一些艰巨复杂的问题亟待研究和处理。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 设施农业物联网的研究现状
农业物联网是将物联网技术应用在农业领域中，通过感知技术和手段，对农业相关的信息进行全方位的采集，并通过无线传感器网络、互联网和移动通信等通信方式进行信息的传输，将传输的信息进行预处理、分析和决策，实现农作物生产、存储、加工等全产业链的实时监控，并提供科学决策和实时服务(牛磊，2012；胡玉林，2018；张永华，2018)。
设施农业物联网国外研究现状：美国、日本、荷兰等国家根据该国家的自身特点以及技术优势，实现了物联网技术的特色发展，在有效推动本国农业经济发展的同时，也促进了农业物联网技术的进步。Yunseop 等人通过无线传感器网络等技术设计了实时远程监测农田数据和实时控制的灌溉系统，上传农田环境信息参数并提出科学决策(Yunseop K et al.，2008)。Hwang J 利用无线传感器网络、GPS 等技术设计了一种农田生产环境信息监测系统，将各种传感器采集的土壤数据、位置数据等通过无线传感器网络传输到服务器，对数据进行存储和分析后将决策结果反馈给农户，提高了农业生产的管理水平和作物的产量(Hwang J et al.，2010)。Srbinovska M 等人从环境监测的角度出发，提出了蔬菜温室无线传感器网络体系结构，设计了基于无线传感器网络技术的实用、低成本的温室监测系统，对温室的温度、湿度、光照等关键环境参数进行监测(Srbinovska M et al.，2015)。George Miso 等人提出将无线传感器网络结合云计算用于环境监测，以遥感和无线传感器网络为基础收集有关环境的数据，在应用中证明 WSN 的易用性和自主性(George Miso，2017)。
1.2.1 设施农业物联网的研究现状
农业物联网是将物联网技术应用在农业领域中，通过感知技术和手段，对农业相关的信息进行全方位的采集，并通过无线传感器网络、互联网和移动通信等通信方式进行信息的传输，将传输的信息进行预处理、分析和决策，实现农作物生产、存储、加工等全产业链的实时监控，并提供科学决策和实时服务(牛磊，2012；胡玉林，2018；张永华，2018)。
设施农业物联网国外研究现状：美国、日本、荷兰等国家根据该国家的自身特点以及技术优势，实现了物联网技术的特色发展，在有效推动本国农业经济发展的同时，也促进了农业物联网技术的进步。Yunseop 等人通过无线传感器网络等技术设计了实时远程监测农田数据和实时控制的灌溉系统，上传农田环境信息参数并提出科学决策(Yunseop K et al.，2008)。Hwang J 利用无线传感器网络、GPS 等技术设计了一种农田生产环境信息监测系统，将各种传感器采集的土壤数据、位置数据等通过无线传感器网络传输到服务器，对数据进行存储和分析后将决策结果反馈给农户，提高了农业生产的管理水平和作物的产量(Hwang J et al.，2010)。Srbinovska M 等人从环境监测的角度出发，提出了蔬菜温室无线传感器网络体系结构，设计了基于无线传感器网络技术的实用、低成本的温室监测系统，对温室的温度、湿度、光照等关键环境参数进行监测(Srbinovska M et al.，2015)。George Miso 等人提出将无线传感器网络结合云计算用于环境监测，以遥感和无线传感器网络为基础收集有关环境的数据，在应用中证明 WSN 的易用性和自主性(George Miso，2017)。
设施农业物联网国内研究现状：我国提出“感知中国”的物联网发展战略，“设施农业物联网”是其中至关重要的应用(施苗苗等，
2016)。韩华峰等人将 ZigBee 应用于温室监测系统中，用于实现短距离数据传输，很好的证明了无线传输对比有线传输具有高效、简洁、灵活等优点，但同时又会受到信号干扰、信号屏蔽、信号衰减、以及传输受距离控制等局限影响(韩华峰等，2009)。何龙等人以紫葡萄栽培基地为例，应用无线传感网络系统和智能化管理控制系统，实现了对设施农业中影响因子的实时动态监控，同时结合葡萄优质高产生长模型进行自动灌溉控制，取得了良好的效果(何龙等，2010)。
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2 相关理论与技术
2.1 单神经元的学习理论
单神经元作为构成神经网络的基本单位，具有自学习和自适应能力，且结构简单，响应速度快。单神经元与传统 PID 控制器结合组成单神经元自适应 PID 控制器，一定程度上解决了传统 PID 控制器不易在线实时整定参数，难以对复杂过程和时变系统参数进行有效控制等问题。
单神经元作为构成神经网络的基本单位，具有自学习和自适应能力，且结构简单，响应速度快。单神经元与传统 PID 控制器结合组成单神经元自适应 PID 控制器，一定程度上解决了传统 PID 控制器不易在线实时整定参数，难以对复杂过程和时变系统参数进行有效控制等问题。
2.1.1 神经元学习的基础
（1）连接权的可塑性神经元的记忆、学习都是以神经网络结构的变化为基础的，而神经网络结构的变化又是靠连接权的变化来实现的，这就是说，连接权有可塑性。
（2）Hebb假设关于神经元连接权的变化，心理学家赫布(D.O.Hebb)的假设是著名的，这个假设的内容是：只有当神经元兴奋时，神经元的连接权值才被强化而增大。
（3）学习环境的信息构造神经元学习的好与坏，学习完成之后具有什么能力，与其所处的学习环境有关。学习环境包括学习内容、教师的指导内容、学习内容出现的频度。对于学习的神经元，学习环境相应地应包括：输入信号向量、教师信号、输入信号向量重复出现的程度(陈启明，2010；王斌全，2013；黄帆，2016)。
（3）学习环境的信息构造神经元学习的好与坏，学习完成之后具有什么能力，与其所处的学习环境有关。学习环境包括学习内容、教师的指导内容、学习内容出现的频度。对于学习的神经元，学习环境相应地应包括：输入信号向量、教师信号、输入信号向量重复出现的程度(陈启明，2010；王斌全，2013；黄帆，2016)。
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2.2 物联网体系架构与技术研究
2.2.1 物联网体系架构
（1）物联网三层体系架构
物联网三层体系结构是物联网发展初期最受认可的物联网参考模型，《中国物联网白皮书（2011）》提出物联网三层体系架构，由感知层、网络层和应用层组成。 感知层是物联网三层架构的底层，主要是指对底层数据的获取，能够实现对各种物理、化学和生物变量的感知识别、信息采集处理和自动控制；网络层是物联网三层架构的核心层，通过电信网、互联网等主要的通信网络，实现信息的传递、路由和控制，是感知层和应用层之间信息数据连接的桥梁；应用层是物联网三层架构的顶层，通过对物联网技术与其他技术相结合，将获取的底层数据进行分析、处理，实现物联网在不同领域的各种应用(柳平增等，2012)。
2.2.1 物联网体系架构
（1）物联网三层体系架构
物联网三层体系结构是物联网发展初期最受认可的物联网参考模型，《中国物联网白皮书（2011）》提出物联网三层体系架构，由感知层、网络层和应用层组成。 感知层是物联网三层架构的底层，主要是指对底层数据的获取，能够实现对各种物理、化学和生物变量的感知识别、信息采集处理和自动控制；网络层是物联网三层架构的核心层，通过电信网、互联网等主要的通信网络，实现信息的传递、路由和控制，是感知层和应用层之间信息数据连接的桥梁；应用层是物联网三层架构的顶层，通过对物联网技术与其他技术相结合，将获取的底层数据进行分析、处理，实现物联网在不同领域的各种应用(柳平增等，2012)。
（2）物联网域结构
物联网域结构是国家标准 GB/T 33474—2016《物联网参考体系结构》中提出的，该标准提出了物联网概念模型，分为用户域、目标对象域、感知控制域、服务提供域、运维管控域、资源交换域六大部分。物联网域结构概念模型图如图 2 所示。
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物联网域结构是国家标准 GB/T 33474—2016《物联网参考体系结构》中提出的，该标准提出了物联网概念模型，分为用户域、目标对象域、感知控制域、服务提供域、运维管控域、资源交换域六大部分。物联网域结构概念模型图如图 2 所示。
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3.1 番茄温室调控要素 ..................................... 14
3.1.1 主要环境因子类型 ....................... 14
3.1.2 调控设备 ............................... 15
4 基于物联网的番茄温室智能调控系统的设计 ....................................... 29
4.1 系统设计框架设计 .............................. 29
4.1.1 系统需求分析 ..................................... 29
4.1.2 系统方案设计 .............................. 29
5 基于物联网的番茄温室智能调控系统的实现 ................................. 54
5.1 番茄温室概况 ................................. 54
5.1.1 番茄概况 ........................55
5 基于物联网的番茄温室智能调控系统的实现
5.1 番茄温室概况
5.1.1 番茄概况
选用品种为硕丰 516 的樱桃番茄，硕丰 516 是欧洲最新杂交一代粉果樱桃番茄，是无限生长类型，其植株生长旺盛，果穗分枝多，坐果能力强，早熟，风味佳，颜色亮丽，糖度高，果实呈圆形，萼片大，整齐度好，单果重 20 克左右，抗番茄灰叶斑、南方根结线虫、番茄花叶病毒等多种番茄常见病害，适合北方温室越冬及早春保护地栽培。
5.1.1 番茄概况
选用品种为硕丰 516 的樱桃番茄，硕丰 516 是欧洲最新杂交一代粉果樱桃番茄，是无限生长类型，其植株生长旺盛，果穗分枝多，坐果能力强，早熟，风味佳，颜色亮丽，糖度高，果实呈圆形，萼片大，整齐度好，单果重 20 克左右，抗番茄灰叶斑、南方根结线虫、番茄花叶病毒等多种番茄常见病害，适合北方温室越冬及早春保护地栽培。
5.1.2 温室概况
6 总结与展望
本文在山东泰安东平有机蔬菜合作社的温室内进行研究，经度：116°32′E，纬度：35°89′N，属于暖温带大陆性半湿润季风气候区，年平均气温约为 14.6℃，年平均降水量约为 785.6mm，年平均日照时数约为 2117.7h。番茄温室坐北朝南，东西走向，长 85m，宽 12m，高 6m，采用钢架结构，温室顶部薄膜使用 12 丝 PO 薄膜，该薄膜具有高透光率、防雾滴、保温能力强等特点。
番茄温室内行距 60cm，株柜 40cm，定植后以滴灌水溶肥为主，根据长势调整，约 2 遍高钾型和 1 遍平衡型。试验时间为番茄结果期，灌溉、施肥次数及用量按照园区常规管理方式，本试验不做特殊处理。定植时间为 2019 年 9 月 21 日，定植棵数为3300 棵。
番茄温室内行距 60cm，株柜 40cm，定植后以滴灌水溶肥为主，根据长势调整，约 2 遍高钾型和 1 遍平衡型。试验时间为番茄结果期，灌溉、施肥次数及用量按照园区常规管理方式，本试验不做特殊处理。定植时间为 2019 年 9 月 21 日，定植棵数为3300 棵。
4 号、5 号温室均种植番茄，且均包括卷帘机、补光灯、水肥一体机等环境设施执行机构，其中 4 号温室在原有设施基础上，使用本文研发的番茄温室环境智能调控系统，自动采集空气温湿度、光照强度、CO2浓度、土壤温湿度等环境数据信息，同时应用番茄温室环境控制模型进行环境智能调控。5 号温室不做处理，仍由园区内管理人员进行管理。
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6.1 总结
番茄温室环境智能调控系统对种植人员管理温室提供了科学的指导，降低了番茄温室劳动力投入，提高了番茄温室的经济效益。
（1）本文在传统 PID 控制器的基础上，引入单神经元，建立了单神经元自适应PID 控制器，结合三输入一输出的随机森林预测方法对温室温度的预测，构建了番茄温室环境控制模型；参考现有物联网体系架构，设计并实现了番茄温室环境智能调控系统，以 Zigbee 无线传感器网络为核心的感知终端采集空气温湿度、光照强度、CO2浓度、土壤温湿度和降雨量等环境数据信息以及温室内执行机构的状态信息，以MSP430 微控制器为核心的控制终端对温室内执行机构进行智能控制，以 4G 传输模块为核心的传输终端将数据与指令在上位机与下位机之间进行传输，实现了对番茄温室环境的透彻感知、数据信息的可靠传输以及温室内设备的智能控制。
（2）本文利用 Qt 等技术研发了 TCP 通信协议的上位机系统，实现了上位机与下位机之间的通信，数据接收、存储以及决策分析等功能；同时开发配套的 Web 端和手机 APP 移动端，软件之间互相通信，实现了对番茄温室环境的实时测控。
参考文献（略）